The regional differentiation of shadow economy in Poland – the potential impact for development

Andrzej Buszko
Warmia and Mazury University Faculty of Economy
https://doi.org/10.22630/EIOGZ.2019.125.1
Buszko, Andrzej; ORCID: 0000-0003-0600-4646 (Warmia and Mazury University Faculty of Economy)
The regional differentiation of shadow economy in Poland – the potential impact for development
Regionalne zróżnicowanie szarej strefy w Polsce – potencjalny wpływ na rozwój
Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 2019, vol., nr 125, s. 5-15

Słowa kluczowe

shadow economy regions factors impact development

Key words

szara strefa regiony czynniki wpływ rozwój

JEL Classification

O17 C39 H26

Streszczenie

The aim of the article was to measure the level of the shadow economy in the regions of Poland. The MIMIC (Multiple Indicators Multiple Causes) approach was applied. The findings show substantial differences of shadow economy in Polish regions. The highest level of shadow economy in 2016 was identified in Świętokrzyskie (32% of local GDP) while the lowest one was observed in Kujawsko-Pomorskie and Wielkopolskie (23% of regional GDP). The regional differentiation in Poland is quite big economic problem which may harm further economic development. The different efforts that have been implemented did not reduce the dissimilarities. The shadow economy seems to be important structural barrier hammering economic development in Polish regions.

Abstract

Celem badań było zmierzenie szarej strefy w Polsce w ujęciu regionalnym. Posłużono się metodą MIMIC (Multiple Indicators Multiple Causes). Na podstawie uzyskanych wyników stwierdzono znaczne zróżnicowane szarej strefy w poszczególnych regionach Polski. Najwyższy poziom szarej strefy w 2016 roku wystąpił województwie świętokrzyskim (32% lokalnego PKB), a najniższy poziom szarej strefy odnotowano w województwach kujawsko-pomorskim oraz wielkopolskim (23% PKB). Tak duże zróżnicowanie szarej strefy może wpływać na rozwój gospodarczy, dlatego należy podjąć stosowne wysiłki aby zmniejszyć to zróżnicowanie. Szara strefa staje się ważną barierą strukturalną ograniczającą rozwój w regionach Polski.

Cytowania

  1. 10.1007/ BF02928341
  2. 10.1007/s00181-006-0084-3
  3. 10.1016/S2212-5671(16)30277-5
  4. 10.2307/2285946
  5. 10.1257/jel.38.1.77
  6. 10.1007/s11127-009-9590-0
  7. 10.2139/ssrn.2208637
  8. 10.2307/2525323
  9. ADAM M.C., GINSBURGH V., 1985: The Effects of Irregular Markets on Macroeconomic Policy: Some Estimates for Belgium, European Economic Review 29(1), 15–33.
  10. ANDERSEN T.M., HOLMSTRÖM B., HONKAPOHJA S., KORKMAN S., SÖDERSTRÖM H.T., VARTIAINEN J., 2007: The Nordic Model. Embracing Globalization and Sharing Risks, The Research Institute of the Finnish Economy (ETLA), Taloustieto Oy.
  11. ARANDARENKO M., 2015: The Shadow Economy: Challenges to Economic and Social Policy, [in:] G. Krstič, F. Schneider (eds.) Formalizing the Shadow Economy in Serbia Policy Measures and Growth Effects, Springer, Cham Heidelberg, New York, Dordrecht, London.
  12. BEEVOR A., 2013: Druga Wojna Światowa, Znak, Warszawa.
  13. BILONIZHKO O., 2006: Measurement and Determinants of the Hidden Economy in Regions in Ukraine and Russia: MIMIC Approach, National University Kyiv-Mohyla Academy Economics Education and Research Consortium Master’s Program in Economics.
  14. BRAUDE W., 2005: South Africa Country Analysis. Good Jobs, Bad Jobs, No Job: Labor Markets in Egypt, El Salvador, India, Russia and South Africa, [in:] T. Avirgan, J. Bivens and S. Gammage (eds.), Global Policy Network, Economic Policy Institute, Washington D.C.
  15. BUSZKO A., 2019: Kulturowe uwarunkowania powstawania i funkcjonowania szarej strefy, Wydawnictwo Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie.
  16. CZAPIŃSKI J., 2013: Kapitał społeczny, [w:] J. Czapiński, T. Panek (red.) Diagnoza społeczna 2013, Rada Monitoringu Społecznego, Warszawa.
  17. FEIGE E.L., 1989: The Underground Economies, Tax Evasion and Information Distortion, Cambridge University Press, Cambridge.
  18. GILES D.E.A., 1995: Measuring the Size of the Hidden Economy and the Tax Gap in New Zealand: An Econometric Analysis, Working Paper No. 5a. Working Paper on Monitoring the Health of the Tax System, Inland Revenue Department, Wellington.
  19. LOS M., ZYBERTOWICZ A., 2000: Privatizing the Police-State: The Case of Poland, St Martin’s Press, New York.
  20. SCHNEIDER F., 2013: Size and Development of the Shadow Economy of 31 European and 5 other OECD Countries from 2003 to 2012, Some New Facts.
  21. SCHNEIDER F., BUEHN A., MONTENEGRO C.E., 2010: New Estimates for the Shadow Economies all over the World, International Economic Journal 24(4), 443–461.
  22. SCHNEIDER F., ENSTE D., 2000: Schattenwirtschaft und Schwarzarbeit. Umfang, Ursachen, Wirkungen und wirtschaftspolitische Empfehlungen, Oldenbourg, München.
  23. SCHNEIDER F., PÖLL G., 1999: Schattenwirtschaft in Handbuch der Wirtschaftsethik. In: W. Korff (ed.) Handbuch der Wirtschaftsethik. Güthersloh: Gütersloher Verlagshaus, 382–432.
  24. Statistical Yearbook, 1992, GUS, Warszawa.
  25. Statistical Yearbook, 2016, GUS, Warszawa.
  26. TEDDS L., 1998: Measuring the Size of the Hidden Economy in Canada: a Latent Variable/ MIMIC Model Approach, Department of Economics, University of Victoria, Canada.
  27. THOMAS J.J., 1992: Informal Economic Activity, LSE, Handbooks in Economics, London, Harvester Wheatsheaf. WULF G., WENIG A. (eds.), 1985: The Economics of the Shadow Economy, Springer, Berlin.
  28. WÓJTOWICZ A., 2016: Zróżnicowanie rozwoju regionalnego w Polsce, Zeszyty Naukowe Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego w Zielonej Górze 4, 302–311.
  29. VOROBYEV P., 2015: Estimating Informal Share in Russian Regions, Working Paper No E15/02. Economic Education and Research Consortium.